Отрывок: Работа алгоритмов на курсе акций за 2011 год приведена на графике 1 и 2. Ошибка тестирования после обучения гибридным алгоритмом равна 0.0312, а ошибка обучения при обучения алгоритмом наискорейшего спуска равна 0.0522. Работа алгоритмов на курсе акций за 2012 год приведена на графике 3 и 4. Ошибка тестирования после обучения гибридным алгор...
Название : ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ОБУЧЕНИЯ НЕЧЕТКОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ТАКАГИ-СУГЕНО-КАНГА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Авторы/Редакторы : Лёзин, И.А.
Дмитриев, Ю.Н.
Дата публикации : 2022
Издательство : Издательство Самарского научного центра РАН
Библиографическое описание : Лёзин И.А. ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ОБУЧЕНИЯ НЕЧЕТКОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ТАКАГИ-СУГЕНО-КАНГА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ/ И.А. Лёзин, Ю.Н. Дмитриев // Перспективные информационные технологии (ПИТ 2022) [Электронный ресурс] : труды Международной научно-технической конференции / под ред. С.А. Прохорова – Самара: Издательство Самарского научного центра РАН. – 2022. – С. 62-65
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Perspektivnye-informacionnye-tehnologii/ISSLEDOVANIE-ALGORITMOV-OBUChENIYa-NEChETKOI-NEIRONNOI-SETI-TAKAGISUGENOKANGA-DLYa-REShENIYa-ZADACh-PROGNOZIROVANIYa-101866
ISBN : 978-5-93424-880-3
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20230210\101866
Располагается в коллекциях: Перспективные информационные технологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
978-5-93424-880-3_2022_62-65.pdf967.02 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.